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신경망 설계 주요 신경망 이론과 응용 사례

2판
마틴 헤이건 , 하워드 데무스, 마크 허드슨 빌, 올랜도 헤수스 지음 | 윤성진 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 09월 28일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791161752129(1161752129)
쪽수 920쪽
크기 189 * 236 * 44 mm /1634g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Neural Network Design (2nd Edition)/Martin Hagan

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

신경망 이론 입문서로서 전세계 독자들에게 많은 사랑을 받으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다. 또한 신경망 이론의 수학적 이해에 필요한 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있으며, 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있고, 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해할 수 있게 해준다. 이 책을 통해 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 마틴 헤이건

저자 마틴 헤이건 (Martin T. Hagan)
(캔자스 대학교, 전기 공학 박사)
제어 시스템과 신호 처리 분야에서 35년간 연구와 강의를 해왔으며, 최근 25년간은 신경망을 사용한 제어와 필터링, 예측 분야의 연구에 집중해왔다. 오클라호마 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 학부의 교수이자 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이기도 하다.

저자 : 하워드 데무스

저자 하워드 데무스 (Howard B. Demuth)
(스탠퍼드 대학교, 전기 공학 박사)
23년간 주로 로스 알라모스 국립 연구소에서 세계 최초의 전자 컴퓨터 ‘매니악(MANIAC)’의 설계와 개발에 관여하는 등의 업계 경험을 쌓아왔으며, 15년간의 강의 경력도 갖추고 있다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이면서, 현재는 볼더의 콜로라도대학교에서 신경망을 강의하고 있다.

저자 : 마크 허드슨 빌

저자 마크 허드슨 빌 (Mark Hudson Beale)
(아이다호 대학교, 컴퓨터 과학 학사)
인공지능 알고리즘과 소프트웨어 개발 기술에 집중하고 있는 소프트웨어 공학자다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이며, 아이다호 헤이든에 있는 자신의 회사(MHB)를 통해 관련 컨설팅을 하고 있다.

저자 : 올랜도 헤수스

저자 올랜도 헤수스 (Orlando De Jes?s)
(오클라호마 주립대학교, 전기 공학 박사)
24년간 업계 경험을 통해 베네수엘라 카라카스에 있는 AETI와 텍사스 캐롤턴에 있는 할리버턴사를 거쳐 현재는 텍사스 프리스코에서 공학 컨설팅을 하고 있다. 그의 논문은 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’에서 동적 신경망 훈련 알고리즘의 기초가 됐다.

역자 : 윤성진

역자 윤성진
KAIST 전산학과에서 석사학위를 취득하고 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구개발, 컨설팅, 제품기획, 전략기획 분야에서 일을 해왔다. 최근 5년 동안 티맥스소프트에서 연구기획 실장 및 수석 제품기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품기획을 했으며, LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품기획과 CSO로서 사업전략을 수립했다.

작가의 말

이 책에서는 기본 신경망 구조와 학습 규칙을 소개한다. 신경망의 수학적 분석과 훈련 방법, (비선형 회귀 분석, 패턴 인식, 신호 처리, 데이터 마이닝, 제어 시스템 같은) 실용적 엔지니어링 문제로의 응용을 강조하고 있다.
책의 내용을 명확하고 일관된 방식으로 제시해 쉽게 읽고 적용할 수 있도록 심혈을 기울였다. 각 장의 논의 주제를 충분히 설명하기 위해 가능한 한 많은 문제 풀이를 포함시켰다. 또한 마지막 5개 장에서는 신경망을 실제 문제에 적용했을 때 발생할 수 있는 실질적인 이슈를 설명하기 위해 몇 가지 사례 연구를 제시했다.
이 책에 포함될 수도 있었지만 생략된 여러 내용이 있다. 예를 들어, 이 책에서는 모든 신경망 구조와 학습 규칙을 요약해서 설명하기보다는 기본 개념을 집중적으로 설명하고 있다. 둘째, VLSI, 광학기기, 병렬 컴퓨터 같은 신경망 구현 기술은 논의하지 않는다. 마지막으로 신경망의 생물학적/심리학적 근거는 깊이 있게 제시하지 않는다.
이런 내용은 모두 중요한 주제지만 이 책은 신경망 설계에 가장 유용한 주제에 집중하고 이를 깊이 있게 다룸으로써 독자에게 도움을 주고자 한다.

목차

1장. 소개
목표
역사
응용
생체 영감
참고 문헌

2장. 뉴런 모델과 네트워크 구조
목표
이론과 예제
표기법
뉴런 모델
네트워크 구조
결과 요약
문제 풀이
맺음말
연습문제

3장. 신경망 예제
목표
이론과 예제
문제 정의
퍼셉트론
해밍 네트워크
홉필드 네트워크
맺음말
연습문제

4장. 퍼셉트론 학습 규칙
목표
이론과 예제
학습 규칙
퍼셉트론 구조
퍼셉트론 학습 규칙
수렴의 증명
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

5장. 신호 및 가중치 벡터 공간
목표
이론과 예제
선형 벡터 공간
선형 독립
공간 생성
내적

직교성
벡터 전개
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

6장. 신경망을 위한 선형 변환
목표
이론과 예제
선형 변환
행렬 표현
기저 변환
고윳값과 고유벡터
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

7장. 지도 헵 학습
목표
이론과 예제
선형 연상 메모리
헵 규칙
의사역행렬 규칙
응용
헵 학습의 변형
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

8장. 성능 표면과 최적점
목표
이론과 예제
테일러 급수
방향 미분
최소
최적의 필요조건
2차 함수
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

9장. 성능 최적화
목표
이론과 예제
최대 경사 하강법
뉴턴법
켤레 경사법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

10장. 위드로-호프 학습
목표
이론과 예제
ADALINE 네트워크
평균 제곱 오차
LMS 알고리즘
수렴 분석
적응 필터링
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

11장. 역전파
목표
이론과 예제
다층 퍼셉트론
역전파 알고리즘
예제
배치 훈련과 점진적 훈련
역전파 사용
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

12장. 역전파 변형
목표
이론과 예제
역전파의 단점
역전파의 경험적 변형
수치 최적화 기법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

13장. 일반화
목표
이론과 예제
문제 정의
일반화 개선 방법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

14장. 동적 네트워크
목표
이론과 예제
계층화된 디지털 동적 네트워크
동적 학습 원리
동적 역전파
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

15장. 경쟁 네트워크
목표
이론과 예제
해밍 네트워크
경쟁 계층
생체 경쟁 계층
자기 조직 특징 맵
학습 벡터 양자화
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

16장. 방사형 기저 네트워크
목표
이론과 예제
방사형 기저 네트워크
RBF 네트워크 훈련
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

17장. 실용적인 훈련 이슈
목표
이론과 예제
사전 훈련 단계
네트워크 훈련
사후 훈련 분석
맺음말
참고 문헌

18장. 사례 연구 1: 함수 근사
목표
이론과 예제
스마트 센서 시스템
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

19장. 사례 연구 2: 확률 추정
목표
이론과 예제
CVD 과정
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

20장. 사례 연구 3: 패턴 인식
목표
이론과 예제
심근경색 인식 설명
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

21장. 사례 연구 4: 클러스터링
목표
이론과 예제
임상 식물 문제 정의
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

22장. 사례 연구 5: 예측
목표
이론과 예제
자기 부상 시스템
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌
벡터

부록
부록 A 참고 문헌
부록 B 표기법
부록 C 소프트웨어

책 속으로

각 장은 이론과 예제, 결과 요약, 문제 풀이, 맺음말, 참고 문헌, 연습문제로 이뤄진 6개의 절로 나뉘어 있다. ‘이론과 예제’ 절은 각 장의 본문으로 기본 아이디어 개발 과정과 (여기 왼쪽의 아이콘으로 표시되는) 예제를 포함한다. ‘결과 요약’ 절은 주요 방정식과 개념을 쉽게 참고할 수 있게 했다. 각 장의 1/3 정도는 ‘문제 풀이’ 절에 할애돼 있으며 여기서는 주요 개념에 대한 자세한 예제를 제공한다.
1장부터 6장까지는 뒷부분에 필요한 기본 개념을 다룬다. 1장은 이 책에 대한 소개와 함께 간단한 역사적 배경과 기초 생물... 더보기

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ (다층 신경망 및 방사형 기저 네트워크를 포함한) 피드포워드 네트워크와 순환망의 훈련 기법을 상세히 다루고 있다. 켤레 경사 및 레벤버그-마쿼트 역전파 알고리즘의 변형 외에 훈련된 네트워크의 일반화를 보장하기 위한 베이지안 정규화와 조기 종료에 대해서도 다룬다.
■ 특징 맵, 벡터 양자화 학습을 포함하는 연상 네트워크와 경쟁 네트워크를 간단한 구성요소와 함께 설명한다.
■ 상세한 실제 사례 연구를 제시하는 5개의 장과 함께 함수 근사, 패턴 인식, 군집화, 예측에 관한 실용적인 훈련 팁에 관한... 더보기

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